icon
Outils d'IA Agents IA MCP Classement Soumettre et Annoncer
Connexion

Outils razonamiento en cadena simples et intuitifs

Explorez des solutions razonamiento en cadena conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

razonamiento en cadena

  • Wumpus LLM Agent

    Wumpus est un cadre open-source qui permet la création d'agents Socratic LLM avec invocation d'outils intégrée et raisonnement.
    0
    0
    Qu'est-ce que Wumpus LLM Agent ?
    L'agent Wumpus LLM est conçu pour simplifier le développement d'agents IA Socratic avancés en fournissant des utilitaires d'orchestration préfabriqués, des modèles de sollicitation structurés et une intégration d'outils transparente. Les utilisateurs définissent des personas d'agents, des ensembles d'outils, et des flux de conversation, puis exploitent la gestion intégrée de la chaîne de pensée pour une raisonnement transparent. Le framework gère les changements de contexte, la récupération d'erreurs, et la gestion de mémoire, permettant des processus décisionnels en plusieurs étapes. Il comprend une interface plugin pour API, bases de données, et fonctions personnalisées, permettant aux agents de naviguer sur le web, de consulter des bases de connaissances, ou d'exécuter du code. Avec une journalisation complète et un débogage, les développeurs peuvent tracer chaque étape de raisonnement, ajuster le comportement de l'agent, et déployer sur toute plateforme supportant Python 3.7+.
    Fonctionnalités principales de Wumpus LLM Agent
    • Invitation en chaîne de pensée socratique
    • Interface d'appel d'outil
    • Configuration du personnage de l'agent
    • Gestion de la mémoire contextuelle
    • API de plugin pour services externes
    • Journalisation structurée et débogage

  • LLM Maze Agent

    Une plateforme agent Python open-source utilisant le raisonnement en chaîne pour résoudre dynamiquement des labyrinthes via la planification guidée par LLM.
    0
    0
    Qu'est-ce que LLM Maze Agent ?
    Le framework LLM Maze Agent fournit un environnement basé sur Python pour construire des agents intelligents capables de naviguer dans des labyrinthes en grille en utilisant de grands modèles linguistiques. En combinant des interfaces modulaires d’environnement avec des modèles de prompt en chaîne de pensée et une planification heuristique, l’agent interroge itérativement un LLM pour décider des directions de déplacement, s’adapter aux obstacles et mettre à jour sa représentation d’état interne. La prise en charge prête à l’emploi des modèles OpenAI et Hugging Face permet une intégration transparente, tandis que la génération de labyrinthes configurable et le débogage étape par étape facilitent l’expérimentation avec différentes stratégies. Les chercheurs peuvent ajuster les fonctions de récompense, définir des espaces de observations personnalisés et visualiser les trajectoires de l’agent pour analyser les processus de raisonnement. Ce design rend LLM Maze Agent un outil polyvalent pour évaluer la planification pilotée par LLM, enseigner des concepts d’IA et benchmarker la performance des modèles sur des tâches de raisonnement spatial.
Vedettes